碳配额初始分配方式对我国省区宏观经济及行业竞争力的影响.pdf

经济与金融管理管理评论 Vol.25No.02（2013）１８ 管理评论 Ｖｏｌ.２７ Ｎｏ.１２２０１５碳配额初始分配方式对我国省区宏观经济及行业竞争力的影响吴 洁 范 英 夏 炎 刘婧宇中国科学院科技政策与管理科学研究所ꎬ北京１００１９０摘要碳交易是中国应对气候变化的重要手段之一ꎬ当前碳交易试点已取得了积极进展ꎬ并计划逐步形成全国统一碳市场ꎮ初始配额的分配方式是碳交易机制设计的一个重点ꎬ本文通过中国多区域能源－环境－经济ＣＧＥ模型 ＣＥ３ＭＳ模型的建立及其与碳交易模型的耦合ꎬ刻画了碳交易中交易主体的决策优化过程ꎬ分析了不同的初始配额分配方式下碳市场对各地区宏观经济及重点减排行业的影响ꎮ研究表明ꎬ在我国统一碳市场建立初期ꎬ能源行业配额免费发放、高耗能行业配额拍卖的混合分配方式是最优的分配方式ꎮ关键词碳市场ꎻ初始配额ꎻ分配方式ꎻＣＧＥ模型收稿日期２０１５－０４－１６基金项目中国科学院先导专项ＸＤＡ０５１５０７００ꎻ国家自然科学基金项目７１２１０００５ꎻ７１２０３２１３ꎻ７１５７３２４８ꎮ作者简介吴洁ꎬ中国科学院科技政策与管理科学研究所博士研究生ꎻ范英ꎬ中国科学院科技政策与管理科学研究所研究员ꎬ博士生导师ꎬ博士ꎻ夏炎ꎬ中国科学院科技政策与管理科学研究所副研究员ꎬ博士ꎻ刘婧宇ꎬ中国科学院科技政策与管理科学研究所ꎬ博士ꎮ引 言碳交易是一种基于市场机制的成本有效的间接减排手段ꎬ在碳交易机制中允许边际减排成本低的主体减排更多并出售给边际减排成本较高的主体来获得收益ꎬ而边际减排成本较高的主体通过购买部分配额避免太高的减排成本ꎬ从而降低全社会总减排成本[１ꎬ２]ꎮ与碳税不同ꎬ碳交易不是通过价格干预ꎬ而是通过设定排放的数量限制由交易机制决定排放权在不同经济主体间的分配ꎬ减排效果更加明确ꎮ碳交易市场不仅具有成本有效的优点ꎬ还能够减少地区之间的福利差异、促进公平和效率[３]ꎮ但碳交易可能会带来的一个相关问题是部分交易行业可能会由于产品竞争力的下降而将排放转移至其他行业ꎬ引起碳泄漏[４ꎬ５]ꎮ初始配额的分配方式是碳市场设计的一个重点与难点ꎬ不同的分配方式将直接影响参与者分担的减排成本[６－８]ꎮ当前配额的初始分配主要有免费分配和拍卖两种方式ꎮ免费分配可认为是对排放企业的隐性补贴ꎬ但存在对高排放企业过度补偿的可能ꎬ不利于社会资源流向低碳产业以及低碳技术的研究和推广[９]ꎮ而拍卖对市场效率和资源配置均有明显改善ꎬ可提高企业的减排积极性ꎻ拍卖收入也可以通过各种用途进一步促进节能减排[１０]ꎮ不同分配方式下行业利润不同ꎬ对投资的引导、产业结构调整等作用不同ꎮＣｒａｍｔｏｎ等[１１]从理论上论证了拍卖是一个国家应对气候变化的最有效方法ꎬ拍卖可以降低税收扭曲、提高资源分配效率、激励企业自主减排并减少配额分配过程中的政治争议ꎬ因此优于祖父制免费分配ꎮＰａｒｒｙ等[１２]通过可计算一般均衡模型ｃｏｍｐｕｔａｂｌｅ ｇｅｎｅｒａｌ ｅｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍꎬＣＧＥ研究发现ꎬ祖父制分配下美国减经济与金融管理MANAGEMENT REVIEW Vol.25 No.02（2013）ＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴ ＲＥＶＩＥＷ Ｖｏｌ.２７ Ｎｏ.１２２０１５ １９ 排１０％的成本是碳税政策下的三倍多ꎬ主要原因是祖父制分配不存在收入循环效用ꎮ Ｅｄｗａｒｄｓ等[１３]则用一个国家ＣＧＥ模型比较了祖父制与拍卖对英国经济的影响ꎬ表明如果将拍卖收入以生产补贴或税收减免形式进行返还ꎬ将有可能产生“双重红利”ꎮ Ｈüｂｌｅｒ等[１４]运用ＰＡＣＥＰｏｌｉｃｙ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔａｂｌｅ Ｅ￣ｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍ模型模拟了中国碳市场与欧盟碳市场的连接ꎬ发现拍卖比免费分配更容易引起交易部门的产出下降ꎮ对于免费分配和拍卖这两种分配方式ꎬ已经有许多学者从理论及实证角度进行了比较研究ꎬ但基本都在国家层面ꎮ由于我国地域辽阔ꎬ各地区产业结构和社会经济发展存在巨大差异ꎬ因此研究碳市场对区域宏观经济的影响是碳交易机制设计的重要基础[１５－１９]ꎮ袁永娜等[２０]应用多区域ＣＧＥ模型ꎬ将排放许可作为生产要素纳入生产函数ꎬ分析了在同一强度减排目标下不同的碳排放许可分配对区域经济发展的影响ꎮ文献虽然比较了排放许可的分配方式ꎬ但假设除免费分配外其余排放许可均由拍卖获得ꎬ没有区分配额的分配及交易ꎮ本文在此基础上做了相应改进ꎬ区分了初始配额的分配以及交易主体间的配额交易ꎻ同时刻画了交易主体交易时的决策优化问题ꎮ基于“十二五”规划各地区减排目标ꎬ通过建立中国多区域ＣＧＥ模型ꎬ分析了不同初始配额分配方式下全国碳交易市场对各地区宏观经济以及重要减排行业竞争力等的影响ꎮ模型描述本文构建了一个中国多区域能源－环境－经济ＣＧＥ模型ＣＥＥＰ Ｍｕｌｔｉ￣Ｒｅｇｉｏｎａｌ Ｅｎｅｒｇｙ￣Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ￣Ｅｃｏｎｏ￣ｍｙ Ｍｏｄｅｌｉｎｇ ＳｙｓｔｅｍꎬＣＥ３ＭＳꎬ将我国经济依据行政区划划分省级区域ꎬ各区域通过劳动力与资本流动及商品间贸易构成了一个统一的国内市场ꎮ模型涵盖３０①个地区ꎬ每个地区共１７个部门ꎬ其中有５个能源部门详细部门划分如下表１ꎬ政府包括３０个地方政府和１个中央政府ꎮ模型结构由生产模块、贸易模块、主体模块、流动模块、碳排放交易模块及宏观闭合组成ꎬ主要模块说明如下ꎮ表１ 部门划分及名称说明部门名称说明农业农林牧渔业煤炭煤炭开采和洗选业天然气石油和天然气开采业采矿业金属、非金属矿及其他矿采选业食品纺织食品、烟草、纺织服装、木材、家具制造ꎬ造纸印刷及文教体育用品制造业石油石油加工、炼焦及核燃料加工业化工化学工业水泥非金属矿物制品业钢铁金属冶炼、压延及制品业其他制造其他制造业电力电力、热力的生产和供应业燃气燃气、水的生产和供应业建筑业建筑业交通运输交通运输及仓储、邮政、信息传输、计算机服务和软件业批发零售批发零售及住宿餐饮业金融房地产金融、房地产业其他服务其他服务业１、生产模块模型中能源作为一种特殊的要素与增加值合成增加值能源束ꎬ能源之间以及能源与其他投入之间可互相替代ꎮ其中ꎬ模型将电力生产分为８种技术火电、天然气发电、燃油发电、核电、水电、风电、太阳能发电和其①由于数据原因ꎬ本模型未包含西藏地区ꎮ经济与金融管理管理评论 Vol.25No.02（2013）２０ 管理评论 Ｖｏｌ.２７ Ｎｏ.１２２０１５他发电技术ꎮ在电力生产投入中ꎬ煤炭、石油、天然气分别作为火电、燃油发电和天然气发电的原材料不可替代ꎮ模型假设不同发电技术的产品具有同质性ꎬ非电力部门与电力部门的生产结构图分别如图１ａ、１ｂ所示ꎮ图１ａ 非电力部门生产结构图１ｂ 电力部门生产结构２、商品贸易及要素流动模块模型中的商品贸易既包括进出口贸易又包括区域间的商品贸易ꎮ各地区行业生产的产品不仅供给本地商品市场ꎬ出口至国外其他地区ꎬ还将调出至国内其他地区进行销售如图２ꎮ复合商品将用于本地生产部门的中间投入、政府居民最终消费、固定资产投资和存货投资ꎮ图２ 行业产品去向图在本模型中ꎬ地区及行业之间的工资差异是引起劳动力流动的主要因素ꎬ假设劳动力不完全自由流动[２１ꎬ２２]ꎬ在劳动力流动方程中引入扭曲系数ꎬ劳动力市场的最终均衡由各地区各行业对劳动力的需求等于供给决定ꎮ模型中资本流动的原理与劳动力流动类似ꎮ３、碳排放交易模块当存在碳交易市场时ꎬ各交易部门通过比较自身的边际减排成本与市场碳交易价格ꎬ在减排成本与交易成本之和最小的目标下决定实际减排量以及碳交易量Ｍｉｎ ＴＣｊｒ ＝ ＣｊｒＣＯＥｊｒ － ＣＯＥＥｊｒ ＋ ＣＰ１ ＣＯＥＥｊｒ － ＣＯＱｊｒ １ｓ.ｔ. ∑ｊꎬｒＣＯＥＥｊｒ ＝ ∑ｊꎬｒＣＯＱｊｒ ２其中ＴＣｊｒ表示ｒ地区ｊ部门与减排相关的总成本ꎬ等式右边第一项为减排成本ꎬＣｊｒ为减排成本函数ꎬ其中分行业边际减排成本曲线由本文ＣＧＥ模型对各地区施加１０－３００元/吨ＣＯ２统一碳税得到ꎬＣＯＥｊｒ为部门基准排放ꎬＣＯＥＥｊｒ为碳交易下该部门实际排放ꎻ第二项为该部门碳交易额ꎬＣＰ１即碳市场均衡碳交易价格ꎬＣＯＱｊｒ为初始排放配额ꎮ碳市场下各交易部门减排及交易行为将直接影响该部门的生产活动ꎬ初始配额的购买、碳交易的成本或收益等都会对部门生产成本产生影响ꎮ各部门生产成本方程如下非交易部门ＰＡｊｒＱＡｊｒ ＝ＰＩＮＴＡｊｒＱＩＮＴＡｊｒ＋ＰＶＡＥｊｒＱＶＡＥｊｒ ３交易部门ＰＡｊｒＱＡｊｒ ＝ＰＩＮＴＡｊｒＱＩＮＴＡｊｒ＋ＰＶＡＥｊｒＱＶＡＥｊｒ＋ＣＰ０ＣＯＱｊｒ＋ＣＰ１ＣＯＥＥｊｒ－ＣＯＱｊｒ ４其中ＰＡｊｒ为ｒ地区ｊ部门生产价格ꎬＱＡｊｒ为部门产出ꎬＰＩＮＴＡｊｒ为中间投入价格ꎬＱＩＮＴＡｊｒ为中间投入量ꎬＰＶＡＥｊｒ为增加值能源束价格ꎬＱＶＡＥｊｒ为增加值能源束投入量ꎬＣＰ０为外生拍卖价格ꎮ模型假设理想拍卖ꎬ价格与均衡碳价相同ꎮ根据政府税收中性原则ꎬ拍卖收入由地方政府收入后全部转移支付给企业作为企业储蓄ꎬ并通过储蓄－投资均衡等式转化为全社会投资ꎮ经济与金融管理MANAGEMENT REVIEW Vol.25 No.02（2013）ＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴ ＲＥＶＩＥＷ Ｖｏｌ.２７ Ｎｏ.１２２０１５ ２１ 数据来源及情景设置本文ＣＧＥ模型基于２００７年各地区社会核算矩阵表Ｓｏｃｉａｌ Ａｃｃｏｕｎｔｉｎｇ ＭａｔｒｉｘꎬＳＡＭ建立② ꎮ模型中各类替代弹性等外生参数的设定主要参考ＧＴＡＰ模型中经验值[１７ꎬ２２]ꎮ碳交易覆盖行业为能源及高耗能行业煤炭、天然气、石油、化工、水泥、钢铁、电力和燃气ꎮ为了比较不同分配方式的经济影响ꎬ本文设置了四种配额分配情景见表２ꎮ根据“十二五”规划减排目标ꎬ扣除２００７年至２０１５年碳强度自然下降率③ [２３]ꎬ得到２００７年需要减排３５１５４万吨ＣＯ２的绝对量目标ꎬ即冲击情景下比基准情景减排５􀆰 ５％ꎮ各地区初始排放配额及减排目标见表３ꎬ其中地区内行业间配额分配由各覆盖行业基准排放决定ꎮ本文假设对非覆盖行业无排放限制或减排措施ꎮ表２ 不同配额分配情景情景名称情景说明情景１Ｓ１排放配额均免费发放至所有覆盖行业情景２Ｓ２能源行业配额全部免费发放ꎬ高耗能行业配额全部拍卖情景３Ｓ３能源行业配额一半免费发放一半拍卖ꎬ高耗能行业配额全部拍卖情景４Ｓ４排放配额均全部拍卖至所有覆盖行业注由于成品油与电力均为重要的能源行业ꎬ因此本文在考虑政策设计时将其划分为能源行业而非高耗能行业ꎮ表３ 各地区“十二五”减排目标及初始排放配额碳强度下降％初始排放配额Ｍｔ减排比例碳强度下降％初始排放配额Ｍｔ减排比例全国１７ ６０２９􀆰 ７６ ５􀆰 ５１％北京１８ ８０􀆰 ８８ ６􀆰 ０２％河南１７ ３７３􀆰 ２４ ５􀆰 ０９％天津１９ ９８􀆰 ９３ ６􀆰 ９４％湖北１７ ２２０􀆰 ８３ ５􀆰 ０９％河北１８ ４６６􀆰 ２６ ６􀆰 ０１％湖南１７ １９６􀆰 １１ ５􀆰 ０９％山西１７ ３０４􀆰 ９６ ５􀆰 ０９％广东１９􀆰 ５ ３３８􀆰 ４７ ７􀆰 ４０％内蒙古１６ ３１４􀆰 ３２ ４􀆰 １７％广西１６ １０８􀆰 ０１ ４􀆰 １６％辽宁１８ ３２８􀆰 ３０ ６􀆰 ０１％海南１１ １１􀆰 ５７ ０􀆰 ００％吉林１７ １５１􀆰 ６６ ５􀆰 ０９％重庆１７ ７９􀆰 ０６ ５􀆰 ０９％黑龙江１６ １７４􀆰 ５５ ４􀆰 １７％四川１７􀆰 ５ １７２􀆰 ０８ ５􀆰 ５５％上海１９ １９１􀆰 ０４ ６􀆰 ９４％贵州１６ １４６􀆰 ４２ ４􀆰 １７％江苏１９ ４１７􀆰 ６０ ６􀆰 ９４％云南１６􀆰 ５ １４０􀆰 ５２ ４􀆰 ６３％浙江１９ ２７５􀆰 ８６ ６􀆰 ９４％陕西１７ １２２􀆰 ３７ ５􀆰 ０９％安徽１７ １７０􀆰 ４７ ５􀆰 ０９％甘肃１６ ８５􀆰 ５１ ４􀆰 １６％福建１７􀆰 ５ １３９􀆰 ７６ ５􀆰 ５５％青海１０ ２０􀆰 ９７ ０􀆰 ００％江西１７ １０６􀆰 ９５ ５􀆰 ０９％宁夏１６ ６２􀆰 ３６ ４􀆰 １６％山东１８ ６０４􀆰 ４３ ６􀆰 ０１％新疆１１ １２６􀆰 ２６ ０􀆰 ００％结果分析本文从碳交易结果、ＧＤＰ、居民福利、国际贸易和投资角度考察了不同的配额分配方式对省区宏观经济及行业的影响ꎮ由于交易并不覆盖所有行业ꎬ行业间有碳泄漏可能ꎬ因此我们对非交易行业排放结果也进行了分析ꎬ以初步探讨统一碳市场下行业间碳泄漏的存在与否ꎮ模型主要结果总结于表４ꎮ②③由于研究需要ꎬ本文在国务院发展研究中心提供的２００７年各地区ＳＡＭ表基础上进行了部门拆分扩展ꎬ从而建立了更为详实的数据基础ꎮ２００７－２０１５年期间碳强度自然下降率１８􀆰 １４％ꎬ参考自文献[２３]ꎮ经济与金融管理管理评论 Vol.25No.02（2013）２２ 管理评论 Ｖｏｌ.２７ Ｎｏ.１２２０１５表４ 不同配额分配方式下主要指标变化评价方面主要指标Ｓ１ Ｓ２ Ｓ３ Ｓ４经济全国ＧＤＰ变化率％ －０􀆰 ００１ －０􀆰 １５２ －０􀆰 ３４１ －０􀆰 ５４０区域差距区域经济变异系数０􀆰 ８１５５ ０􀆰 ８１６０ ０􀆰 ８１６５ ０􀆰 ８１７０福利居民福利变动亿元 －１１１􀆰 ８３ －４１８􀆰 ２９ －８４７􀆰 ４１ －１２８６􀆰 ７４东部地区投资变化率％ －０􀆰 ０２１ －０􀆰 ００５ －０􀆰 ００３ －０􀆰 ００１投资中部地区投资变化率％ ０􀆰 ０１９ －０􀆰 ０１０ －０􀆰 ０１２ －０􀆰 ０１３西部地区投资变化率％ ０􀆰 ０４９ ０􀆰 ０２９ ０􀆰 ０２３ ０􀆰 ０１７能源行业净进口变化％ －７􀆰 ２０７ －７􀆰 ６４５ －７􀆰 ８７８ －８􀆰 ０４５结构调整高耗能行业净出口变化％ －８􀆰 ６２８ －１２􀆰 ８１１ －１２􀆰 ９９２ －１３􀆰 ２７３能源行业产出占比变化％ －２􀆰 ８０９ －２􀆰 ７８６ －２􀆰 ９９４ －３􀆰 ２１９非覆盖行业总排放变化万吨 －１４９１􀆰 ３３ －１５８９􀆰 ７８ －１９１９􀆰 ５３ －２２７６􀆰 ２１碳泄漏非覆盖行业减排贡献率％ ４􀆰 ０７ ４􀆰 １７ ４􀆰 ９６ ５􀆰 ７９覆盖行业减排贡献率％ ９５􀆰 ９３ ９５􀆰 ８３ ９５􀆰 ０４ ９４􀆰 ２１注本文通过区域经济变异系数衡量地区间经济差异ꎬ变异系数越小表示地区间经济差距越小ꎬ变异系数公式为１ＧＤＰ∑Ｒｒ＝１ＧＤＰｒ－ＧＤＰ２ / Ｒ－１ ꎬ这里采用的是各地区ＧＤＰ的变异系数ꎮ１、碳交易图３显示了各地区各行业的碳交易结果ꎬ此时均衡碳价为４０􀆰 ７３元/吨ꎬ总交易量为１１８０２􀆰 ８８万吨ꎮ共有７个地区的所有交易行业均为配额购买方ꎬ分别是广东、浙江、上海、江苏、四川、北京、天津ꎬ多为减排成本较高的东部沿海地区ꎬ其中广东是最大的配额净购买地区ꎮ广东地区初始配额为２５６７１􀆰 ３０万单位１单位配额等价于１吨ＣＯ２排放许可ꎬ但实际排放为２７７６７􀆰 ０６万吨ꎬ因此需要购买２０９５􀆰 ７６万单位配额ꎬ其中电力行业购买量占８０􀆰 ０３％ꎬ是主要的配额购买行业ꎮ一些中西部地区如青海、新疆由于减排成本相对较低而成为配额的净出售方ꎮ图３ 各地区覆盖行业碳交易量从行业层面来看ꎬ不论是购买还是出售ꎬ电力行业都是碳交易市场的最主要参与者ꎬ钢铁行业其次ꎮ电力行业是重要的能源转换行业和温室气体排放源ꎬ当前我国电力结构仍以火电为主ꎬ２００７年全国火电发电量约占电力生产总量８２􀆰 ９８％ꎬ发电生产耗用煤炭量约占全国煤炭消费总量５１􀆰 ５９％ꎬ电力行业ＣＯ２排放约占全国总排放５４􀆰 ９０％ꎮ此外ꎬ不同地区的同一行业减排潜力有很大差异ꎬ如广东的电力行业需要购买１６７７􀆰 ３２万单位配额ꎬ而内蒙古该行业则可以出售２９９５􀆰 ４０万单位配额ꎬ说明广东电力行业边际减排成本远大于内蒙古ꎮ２、ＧＤＰ图４显示了四种不同分配方式下各地区ＧＤＰ变化ꎬ全国ＧＤＰ在Ｓ１－Ｓ４下分别下降０􀆰 ００１％、０􀆰 １５２％、０􀆰 ３４１％和０􀆰 ５４０％ꎬ表明与拍卖相比ꎬ免费发放将使减排所付出的宏观经济成本更低ꎮ当配额全部免费发放经济与金融管理MANAGEMENT REVIEW Vol.25 No.02（2013）ＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴ ＲＥＶＩＥＷ Ｖｏｌ.２７ Ｎｏ.１２２０１５ ２３ 时ꎬ１６个地区的ＧＤＰ有０􀆰 ０１％－０􀆰 ６０％的不同幅度上升ꎬ其中包括７个东部地区和６个西部地区ꎬ这些地区的宏观经济获益比较明显ꎮ而在ＧＤＰ下降地区中ꎬ一些配额出售地区如山西、内蒙古、贵州受碳市场的影响最大ꎮ这些地区由于边际减排成本低于碳价ꎬ因此会多减排出售配额以获得收益ꎬ但结果表明碳交易尽管给该地区的企业带来了交易收入ꎬ却无法补偿该地区过度减排所付出的宏观经济成本ꎮ当拍卖比例扩大时ꎬ碳市场对所有地区经济的负面影响逐渐增大ꎬＳ２、Ｓ３情景下ＧＤＰ仍有微小上升的地区只有河北、浙江和甘肃三个地区ꎮ配额全部拍卖时Ｓ４ꎬ所有地区ＧＤＰ变化均为负ꎬ其中配额出售地区ＧＤＰ受到的负面影响比其他地区更加明显ꎬＧＤＰ下降幅度非常大ꎮ因此免费分配比拍卖更有利于改善西部地区的经济状况ꎮ图４ 不同情景下各地区ＧＤＰ变化３、居民福利图５显示了Ｓ１－Ｓ４情景下全国居民福利④将分别降低１１１􀆰 ８３、４１８􀆰 ２９、８４７􀆰 ４１和１２８６􀆰 ７４亿元ꎮ Ｓ１情景下由于免费分配可看作对行业的变相补偿ꎬ因此居民福利下降比Ｓ４情景小ꎮ而拍卖将直接增加行业的生产成本ꎬ这部分成本最终会通过工资下降、产品价格上升等全部转移给居民ꎬ因此会使居民福利受到较大损失ꎮ从地区福利影响来看ꎬＳ１情景下山东、山西和上海等劳动力密集地区居民福利受影响较大ꎬ云南、新疆等几个地区的居民福利会有轻微改善ꎮ而存在拍卖时所有地区的居民福利均明显下降ꎬ特别是东部沿海地区与劳动力密集的中部地区由于边际减排成本相对较高且劳动力密集ꎬ因此居民福利对生产成本的上升更加敏感ꎮ总体来看ꎬ存在拍卖时各地区居民承受的福利损失比免费分配大ꎬ所有地区在Ｓ４情景下的福利损失是Ｓ１情景下的３倍以上ꎬ拍卖方式对居民福利的负面影响非常大ꎮ４、国际贸易表５列示了Ｓ１－Ｓ４情景下我国各行业进出口及净出口变化情况ꎬ各情景下全国总出口与总进口均下降ꎮ由于交易覆盖行业减排导致生产成本上升ꎬ一方面总产出降低ꎬ另一方面价格的上升导致国内出口品竞争力下降ꎬ总出口下降ꎻ免费分配由于存在隐性补贴ꎬ出口下降比拍卖小ꎮ进口方面ꎬＳ１情景下煤炭进口下降７􀆰 ２１％ꎬ受影响最大ꎬ其次原油与天然气进口下降５􀆰 ５７％ꎮ当拍卖比例扩大时ꎬ生产与生活成本的进一步增加导致消费需求持续下降ꎬ因此进口下降幅度增大ꎮ从行业层面来看ꎬ钢铁、电力和水泥行业的净出口受影响较大ꎬ其中钢铁行业净出口下降最多ꎬＳ１情景下降幅度为１３􀆰 ２０％ꎬＳ４情景降幅２１􀆰 ６８％ꎬ拍卖对其净出口损害更大ꎮ恰恰相反ꎬ能源行业除电力行业的净进口呈现不同程度下降表中比例以净出口计算ꎬ与净进口变化相反ꎬ且拍卖比例越大能源行业净进口下降越多ꎮ与免费发放相比ꎬ拍卖方式能降低能源对外依存度ꎬ同时限制高耗能行业出口ꎬ有利于产业结构的调整ꎮ④本文采用希克斯等价变动Ｈｉｃｋｓｉａｎ Ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ ＶａｒｉａｔｉｏｎꎬＨＥＶ测算居民福利变化ꎮ经济与金融管理管理评论 Vol.25No.02（2013）２４ 管理评论 Ｖｏｌ.２７ Ｎｏ.１２２０１５图５ 不同情景下各地区居民福利变化对于电力行业ꎬ由于该行业排放大同时国内需求大ꎬ因此碳市场下出口降低进口上升ꎬ净进口随之增长ꎮ比较四种不同的分配方式ꎬＳ２情景下该行业进出口变化都相对最小ꎬ因此对于该行业Ｓ２情景更优ꎮ表５ 不同情景下各行业进出口变化％ 部门出口进口净出口Ｓ１ Ｓ２ Ｓ３ Ｓ４ Ｓ１ Ｓ２ Ｓ３ Ｓ４ Ｓ１ Ｓ２ Ｓ３ Ｓ４农业－０􀆰 ２１ －０􀆰 ４４ －０􀆰 ７９ －１􀆰 １６ －０􀆰 ３３ －０􀆰 ５０ －０􀆰 ６９ －０􀆰 ８７ ０􀆰 ４０ ０􀆰 ５３ ０􀆰 ６３ ０􀆰 ７２煤炭－１􀆰 ５６ －１􀆰 ６７ －２􀆰 １０ －２􀆰 ５６ －７􀆰 ２１ －７􀆰 ４８ －７􀆰 ６０ －７􀆰 ７３ ８􀆰 １６ ８􀆰 ４７ ８􀆰 ５３ ８􀆰 ６０天然气０􀆰 ５３ ０􀆰 ５２ ０􀆰 ４１ ０􀆰 ２９ －５􀆰 ５７ －５􀆰 ８９ －６􀆰 ２８ －６􀆰 ６１ ６􀆰 ０１ ６􀆰 ３５ ６􀆰 ７６ ７􀆰 １１采矿业－０􀆰 １６ －０􀆰 １６ －０􀆰 １８ －０􀆰 ２１ －２􀆰 ６８ －２􀆰 ８６ －２􀆰 ８３ －２􀆰 ８１ ３􀆰 ２５ ３􀆰 ４６ ３􀆰 ４２ ３􀆰 ３９食品纺织－０􀆰 ２５ －０􀆰 ３４ －０􀆰 ５０ －０􀆰 ６７ －０􀆰 ４９ －０􀆰 ７９ －１􀆰 ０９ －１􀆰 ４１ －０􀆰 １９ －０􀆰 ２２ －０􀆰 ３４ －０􀆰 ４７石油１􀆰 ０１ １􀆰 １９ １􀆰 ０８ ０􀆰 ９２ －２􀆰 ６４ －２􀆰 ８３ －２􀆰 ９４ －３􀆰 ０１ １０􀆰 ６６ １１􀆰 ６４ １１􀆰 ７６ １１􀆰 ６３化工－０􀆰 ７０ －０􀆰 ７９ －０􀆰 ８８ －０􀆰 ９９ －０􀆰 ６１ －０􀆰 ７８ －０􀆰 ９３ －１􀆰 ０９ －０􀆰 １４ ０􀆰 ７０ １􀆰 ３９ ２􀆰 ００水泥－０􀆰 ９０ －１􀆰 １８ －１􀆰 ２７ －１􀆰 ３７ ０􀆰 ０９ ０􀆰 ２８ ０􀆰 ３４ ０􀆰 ４１ －１􀆰 １２ －１􀆰 ５０ －１􀆰 ６３ －１􀆰 ７７钢铁－１􀆰 ６４ －２􀆰 ３０ －２􀆰 ３９ －２􀆰 ４９ －０􀆰 ０８ ０􀆰 １４ ０􀆰 １３ ０􀆰 １０ －１３􀆰 ２０ －２０􀆰 ４１ －２１􀆰 ００ －２１􀆰 ６８其他制造－０􀆰 ５３ －０􀆰 ６５ －０􀆰 ７５ －０􀆰 ８５ －０􀆰 ４６ －０􀆰 ５２ －０􀆰 ５９ －０􀆰 ６７ －０􀆰 ７８ －１􀆰 １４ －１􀆰 ３２ －１􀆰 ５４电力－６􀆰 ３８ －６􀆰 ３６ －６􀆰 ９８ －７􀆰 ６６ ３􀆰 ０１ ２􀆰 ８０ ２􀆰 ８３ ２􀆰 ８４ －６􀆰 ７１ －６􀆰 ４０ －６􀆰 ６８ －６􀆰 ９７燃气－２􀆰 ２６ －２􀆰 ２７ －２􀆰 ８２ －３􀆰 ４０ －２􀆰 ５８ －２􀆰 ９５ －３􀆰 ４４ －３􀆰 ９３ ２􀆰 ９９ ３􀆰 ８４ ４􀆰 ２５ ４􀆰 ６２建筑业－０􀆰 １６ －０􀆰 ２５ －０􀆰 ３１ －０􀆰 ３８ ０􀆰 ０５ ０􀆰 １５ ０􀆰 １９ ０􀆰 ２３ －０􀆰 ２０ －０􀆰 ４３ －０􀆰 ５４ －０􀆰 ６６交通运输０􀆰 ０３ ０􀆰 ０３ －０􀆰 ０４ －０􀆰 １３ －１􀆰 １６ －１􀆰 ３６ －１􀆰 ５１ －１􀆰 ６７ ２􀆰 １６ ２􀆰 ５２ ２􀆰 ５８ ２􀆰 ６２批发零售０􀆰 ０５ ０􀆰 ０５ －０􀆰 ０２ －０􀆰 １１ －１􀆰 ００ －１􀆰 ２７ －１􀆰 ５２ －１􀆰 ７８ ０􀆰 ３３ ０􀆰 ３９ ０􀆰 ３６ ０􀆰 ３３房地产０􀆰 １８ ０􀆰 ２７ ０􀆰 ２４ ０􀆰 ２２ －０􀆰 ５６ －０􀆰 ７４ －０􀆰 ９３ －１􀆰 １２ ０􀆰 ６２ ０􀆰 ８７ ０􀆰 ９４ １􀆰 ０１其他服务－０􀆰 １８ －０􀆰 ３５ －０􀆰 ５７ －０􀆰 ８１ －０􀆰 ４６ －０􀆰 ５８ －０􀆰 ７１ －０􀆰 ８５ １􀆰 ０５ ０􀆰 ７１ ０􀆰 ０６ －０􀆰 ６５合计－０􀆰 ４９ －０􀆰 ６４ －０􀆰 ７５ －０􀆰 ８８ －０􀆰 ９７ －１􀆰 ０７ －１􀆰 １８ －１􀆰 ２９ ０􀆰 ９１ ０􀆰 ６１ ０􀆰 ４８ ０􀆰 ３０５、投资变化图６描述了不同配额分配方式下ꎬ各地区的投资变化ꎮ从地区来看ꎬＳ１情景下青海、贵州、陕西、甘肃等西部能源资源大省的投资均有大幅增长ꎬ而山东、湖北、宁夏三个地区则有相对明显下降ꎮ此外ꎬ山西、内蒙古、吉林等地区投资也略有下降ꎬ这些地区产业结构重型化ꎬ经济增长严重依赖电力、水泥、钢铁等高耗能行业ꎬ减排会使这些行业的生产成本增加ꎬ投资减少ꎮ对于青海、贵州、新疆三个地区ꎬ拍卖比例的扩大对投资的影响会由增加变为下降ꎻ同时也会使山西、内蒙古、辽宁、吉林等投资下降地区的投资下降幅度增大ꎮ总体上看ꎬ免费发放更有利于保护经济落后的资源地区ꎬ促进投资流向这些地区ꎬ带动当地经济发展ꎮ６、区域间碳泄漏由于碳交易覆盖行业有限ꎬ一些减排成本高的行业可能会向低减排成本行业进行转移ꎬ同时减排成本较高地区的行业也可能向低减排成本地区迁移ꎬ从而引起跨地区跨行业的碳泄漏ꎬ因此我们进一步分析了非交经济与金融管理MANAGEMENT REVIEW Vol.25 No.02（2013）ＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴ ＲＥＶＩＥＷ Ｖｏｌ.２７ Ｎｏ.１２２０１５ ２５ 图６ 不同情景下各地区投资变化易行业的碳排放ꎮ结果表明ꎬ９０％以上的非交易行业在四种分配方式下排放均下降ꎬ非交易行业总排放在Ｓ１－Ｓ４情景下均比基准情景下降１４００万吨以上ꎮ与碳市场下非交易行业减少的排放相比ꎬ个别非交易部门排放的增加非常微小ꎬ因此统一碳市场下区域行业间的碳泄漏问题并不明显ꎮ结论及建议在“十二五”规划减排目标下ꎬ本文通过建立中国多区域能源－环境－经济ＣＧＥ模型ꎬ模拟了全国碳市场的建立并对不同的初始配额分配方式对宏观经济的影响进行了分析ꎬ主要结论如下１东部沿海和工业发达地区的减排成本相对较高ꎬ是主要的配额购买地区ꎻ而能源资源丰富但产能落后的中西部地区则成为主要的配额净出售地区ꎮ同一行业在不同地区减排潜力差异很大ꎬ其中电力行业是节能减排的重点行业ꎬ也是碳交易的重要参与行业ꎮ２从区域ＧＤＰ、居民福利及投资变化来看ꎬ免费分配方式更有利于降低全国减排宏观经济成本和居民福利损失ꎬ缩小区域经济差距ꎻ同时更有利于保护经济落后的西部资源地区ꎬ促进投资流向这些地区ꎮ３从进出口结构来看ꎬ拍卖方式更能保护能源行业的发展ꎬ降低能源对外依存度ꎬ同时限制高耗能行业的净出口ꎬ有利于产业结构的调整ꎮ但电力行业在能源行业配额免费发放高耗能行业拍卖的混合分配方式下受影响较小ꎬ同时能源行业的产出占比下降也最小ꎮ碳市场的建立一方面应减少对宏观经济和居民福利的冲击、平衡区域经济发展ꎬ另一方面应引导投资流向节能减排ꎬ保护贫困资源地区与能源行业的发展ꎬ同时抑制高耗能行业净出口ꎬ逐步调整产业结构ꎮ本文研究结果表明免费与拍卖相结合的混合分配方式能够较好地兼顾宏观经济成本与产业结构的调整ꎬ因此我们认为在我国统一碳市场建立初期ꎬ混合的配额分配方式较为合适ꎮ而能源行业配额免费发放高耗能行业配额拍卖这一混合分配方式能够进一步减少对电力行业的冲击并降低对能源行业产出的过度抑制ꎬ是最优的分配方式ꎮ本文的研究仍存在以下局限ꎬ首先ꎬ不同拍卖收入的返还机制对研究结论具有重要的影响ꎬ需要进一步的研究ꎻ其次ꎬ由于本文研究为静态分析ꎬ对最优分配方式的选择基于碳交易初期保护能源行业限制高耗能行业的考虑ꎬ并没有分析我国未来技术进步等对碳交易的影响ꎬ因此ꎬ需要后续研究的进一步探讨ꎮ参考文献[１] Ｍｏｎｔｇｏｍｅｒｙ Ｗ. Ｄ. Ｍａｒｋｅｔｓ ｉｎ Ｌｉｃｅｎｓｅｓ ａｎｄ Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ Ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｐｒｏｇｒａｍｓ[Ｊ]. Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｅｃｏｎｏｍｉｃ Ｔｈｅｏｒｙꎬ １９７２ꎬ５３３９５￣４１８[２] Ｔｉｅｔｅｎｂｅｒｇ Ｔ. Ｈ. Ｅｍｉｓｓｉｏｎｓ Ｔｒａｄｉｎｇ Ａｎ Ｅｘｅｒｃｉｓｅ ｉｎ Ｒｅｆｏｒｍｉｎｇ Ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ Ｐｏｌｉｃｙ[Ｍ]. Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ｆｏｒ ｔｈｅ Ｆｕｔｕｒｅꎬ １９８５[３] Ｍａｓｓｅｔｔｉ Ｅ.ꎬ Ｔａｖｏｎｉ Ｍ. Ａ Ｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇ Ａｓｉａ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｔｒａｄｉｎｇ Ｓｃｈｅｍｅ Ａｓｉａ ＥＴＳ[Ｊ]. Ｅｎｅｒｇｙ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓꎬ ２０１２ꎬ３４Ｓ４３６￣Ｓ４４３[４] Ｇｅｒｌａｇｈａ Ｒ.ꎬ Ｋｕｉｋ Ｏ. Ｓｐｉｌｌ ｏｒ Ｌｅａｋ Ｃａｒｂｏｎ Ｌｅａｋａｇｅ ｗｉｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｓｐｉｌｌｏｖｅｒｓ Ａ ＣＧＥ Ａｎａｌｙｓｉｓ[Ｊ]. Ｅｎｅｒｇｙ Ｅｃｏ￣ｎｏｍｉｃｓꎬ ２０１２ꎬ４５３８１￣３８８经济与金融管理管理评论 Vol.25No.02（2013）２６ 管理评论 Ｖｏｌ.２７ Ｎｏ.１２２０１５[５] Ｋｕｉｋ Ｏ.ꎬ Ｈｏｆｋｅｓ Ｍ. Ｂｏｒｄｅｒ Ａｄｊｕｓｔｍｅｎｔ ｆｏｒ Ｅｕｒｏｐｅａｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎｓ Ｔｒａｄｉｎｇ Ｃｏｍｐｅｔｉｔｉｖｅｎｅｓｓ ａｎｄ Ｃａｒｂｏｎ Ｌｅａｋａｇｅ[Ｊ]. Ｅｎｅｒｇｙ Ｐｏｌｉ￣ｃｙꎬ ２０１０ꎬ３８４１７４１￣１７４８[６] 陈文颖ꎬ吴宗鑫.碳排放权分配与碳排放权交易[Ｊ].清华大学学报自然科学版ꎬ １９９８ꎬ３８１２１５￣１８[７] 李陶ꎬ陈林菊ꎬ范英.基于非线性规划的我国省区碳强度减排配额研究[Ｊ].管理评论ꎬ ２０１０ꎬ２１６５４￣６０[８] Ｐｅａｃｅ Ｊ.ꎬ Ｊｕｌｉａｎｉ Ｔ. Ｔｈｅ Ｃｏｍｉｎｇ Ｃａｒｂｏｎ Ｍａｒｋｅｔ ａｎｄ ｉｔｓ Ｉｍｐａｃｔ ｏｎ ｔｈｅ Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｅｃｏｎｏｍｙ[Ｊ]. Ｐｏｌｉｃｙ ａｎｄ Ｓｏｃｉｅｔｙꎬ ２００９ꎬ２７３０５￣３１６[９] 宣晓伟ꎬ张浩.碳排放权配额分配的国际经验及启示[Ｊ].中国人口资源与环境ꎬ ２０１３ꎬ２３１２１０￣１５[１０] Ｌｅｎｎｏｘａ Ｊ. Ａ.ꎬ ｖａｎ Ｎｉｅｕｗｋｏｏｐ Ｒ. Ｏｕｔｐｕｔ￣ｂａｓｅｄ Ａｌｌｏｃａｔｉｏｎｓ ａｎｄ Ｒｅｖｅｎｕｅ Ｒｅｃｙｃｌｉｎｇ Ｉｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｆｏｒ ｔｈｅ Ｎｅｗ Ｚｅａｌａｎｄ ＥｍｉｓｓｉｏｎｓＴｒａｄｉｎｇ Ｓｃｈｅｍｅ[Ｊ]. Ｅｎｅｒｇｙ Ｐｏｌｉｃｙꎬ ２０１０ꎬ３８１２７８６１￣７８７２[１１] Ｃｒａｍｔｏｎ Ｐ.ꎬ Ｋｅｒｒ Ｓ. Ｔｒａｄｅａｂｌｅ Ｃａｒｂｏｎ Ｐｅｒｍｉｔ Ａｕｃｔｉｏｎｓ Ｈｏｗ ａｎｄ Ｗｈｙ ｔｏ Ａｕｃｔｉｏｎ ｎｏｔ Ｇｒａｎｄｆａｔｈｅｒ[Ｊ]. Ｅｎｅｒｇｙ Ｐｏｌｉｃｙꎬ ２００２ꎬ３０３３３￣３４５[１２] Ｐａｒｒｙ Ｉ. Ｗ. Ｈ.ꎬ Ｗｉｌｌｉａｍｓ Ｒ. Ｃ.ꎬ Ｇｏｕｌｄｅｒ Ｌ. Ｈ. Ｗｈｅｎ ｃａｎ Ｃａｒｂｏｎ Ａｂａｔｅｍｅｎｔ Ｐｏｌｉｃｉｅｓ Ｉｎｃｒｅａｓｅ Ｗｅｌｆａｒｅ Ｔｈｅ Ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌ Ｒｏｌｅｏｆ Ｄｉｓｔｏｒｔｅｄ Ｆａｃｔｏｒ Ｍａｒｋｅｔｓ[Ｒ]. ＮＢＥＲ Ｗｏｒｋｉｎｇ Ｐａｐｅｒ Ｎｏ Ｗ５９６７ꎬ １９９７[１３] Ｅｄｗａｒｄｓ Ｔ. Ｈ.ꎬ Ｈｕｔｔｏｎ Ｊ. Ｐ. Ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ ｏｆ Ｃａｒｂｏｎ Ｐｅｒｍｉｔｓ ｗｉｔｈｉｎ ａ Ｃｏｕｎｔｒｙ Ａ Ｇｅｎｅｒａｌ Ｅｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｕｎｉｔｅｄ Ｋｉｎｇ￣ｄｏｍ[Ｊ]. Ｅｎｅｒｇｙ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓꎬ ２００１ꎬ２３３７１￣３８６[１４] Ｈüｂｌｅｒ Ｍ.ꎬ Ｖｏｉｇｔ Ｓ.ꎬ Ｌöｓｃｈｅｌ Ａ. Ｄｅｓｉｇｎｉｎｇ ａｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎｓ Ｔｒａｄｉｎｇ Ｓｃｈｅｍｅ ｆｏｒ Ｃｈｉｎａ Ａｎ Ｕｐ￣ｔｏ￣ｄａｔｅ Ｃｌｉｍａｔｅ Ｐｏｌｉｃｙ Ａｓｓｅｓｓ￣ｍｅｎｔ[Ｊ]. Ｅｎｅｒｇｙ Ｐｏｌｉｃｙꎬ ２０１４ꎬ７５５７￣７２[１５] 何建武ꎬ李善同.二氧化碳减排与区域经济发展[Ｊ].管理评论ꎬ ２０１０ꎬ２２６９￣１６[１６] 袁永娜ꎬ石敏俊ꎬ李娜ꎬ等.碳排放许可的强度分配标准与中国区域经济协调发展 基于３０省区ＣＧＥ模型的分析[Ｊ].气候变化研究进展ꎬ ２０１２ꎬ８１６０￣６７[１７] Ｚｈａｎｇ Ｄ.ꎬ Ｒａｕｓｃｈ Ｓ.ꎬ Ｋａｒｐｌｕｓ Ｖ. Ｊ.ꎬ ｅｔ ａｌ. Ｑｕａｎｔｉｆｙｉｎｇ Ｒｅｇｉｏｎａｌ Ｅｃｏｎｏｍｉｃ Ｉｍｐａｃｔｓ ｏｆ ＣＯ２ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ Ｔａｒｇｅｔｓ ｉｎ Ｃｈｉｎａ[Ｊ]. Ｅｎｅｒ￣ｇｙ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓꎬ ２０１３ꎬ４０６８７￣７０１[１８] Ｈｕａｎｇ Ｇ. Ｘ.ꎬ Ｏｕｙａｎｇ Ｘ. Ｌ.ꎬ Ｙａｏ Ｘ. Ｄｙｎａｍｉｃｓ ｏｆ Ｃｈｉｎａ’ｓ Ｒｅｇｉｏｎａｌ Ｃａｒｂｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎｓ ｕｎｄｅｒ Ｇｒａｄｉｅｎｔ Ｅｃｏｎｏｍｉｃ ＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔＭｏｄｅ[Ｊ]. Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ Ｉｎｄｉｃａｔｏｒｓꎬ ２０１５ꎬ５１１９７￣２０４[１９] 吴洁ꎬ夏炎ꎬ范英ꎬ等.全国碳市场与区域经济协调发展[Ｊ].中国人口资源与环境ꎬ ２０１５ꎬ２５１０１１￣１７[２０] 袁永娜ꎬ石敏俊ꎬ李娜.碳排放许可的初始分配与区域协调发展 基于多区域ＣＧＥ模型的模拟分析[Ｊ].管理评论ꎬ２０１３ꎬ２５２４３￣５０[２１] 许召元ꎬ李善同.区域间劳动力迁移对经济增长和地区间差距的影响[Ｊ].数量经济技术经济研究ꎬ ２００８ꎬ２３８￣４７[２２] 李娜ꎬ石敏俊ꎬ王飞.区域差异和区域联系对中国区域政策效果的作用基于中国八区域ＣＧＥ模型[Ｊ].系统工程理论与实践ꎬ ２００９ꎬ２９１０３５￣４４[２３] 崔连标ꎬ范英ꎬ朱磊ꎬ等.碳排放交易对实现我国“十二五”减排目标的成本节约效应研究[Ｊ].中国管理科学ꎬ ２０１３ꎬ２１１３７￣４５Ｉｍｐａｃｔｓ ｏｆ Ｉｎｉｔｉａｌ Ｑｕｏｔａ Ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ ｏｎ Ｒｅｇｉｏｎａｌ Ｍａｃｒｏ￣ｅｃｏｎｏｍｙ ａｎｄ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ ＣｏｍｐｅｔｉｔｉｖｅｎｅｓｓＷｕ Ｊｉｅꎬ Ｆａｎ Ｙｉｎｇꎬ Ｘｉａ Ｙａｎ ａｎｄ Ｌｉｕ ＪｉｎｇｙｕＩｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｐｏｌｉｃｙ ａｎｄ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔꎬ Ｃｈｉｎｅｓｅ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅｓꎬ Ｂｅｉｊｉｎｇ １００１９０Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｅｍｉｓｓｉｏｎｓ ｔｒａｄｉｎｇ ｉｓ ａｎ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｍｅａｎｓ ｔｏ ｃｏｍｂａｔ ｃｌｉｍａｔｅ ｃｈａｎｇｅ ｉｎ Ｃｈｉｎａ ａｎｄ ｓｏｍｅ ｃａｒｂｏｎ ｔｒａｄｉｎｇ ｐｉｌｏｔｓ ｈａｖｅ ｍａｄｅ ｐｏｓｉｔｉｖｅｐｒｏｇｒｅｓｓꎬ ｗｈｉｃｈ ａｉｍ ｔｏ ｇｒａｄｕａｌｌｙ ｆｏｒｍ ａ ｕｎｉｆｉｅｄ ｎａｔｉｏｎａｌ ｃａｒｂｏｎ ｍａｒｋｅｔｓ. Ｉｎｉｔｉａｌ ｑｕｏｔａ ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ ｉｓ ａ ｋｅｙ ｐｏｉｎｔ ｉｎ ｅｍｉｓｓｉｏｎ ｔｒａｄｉｎｇ ｓｃｈｅｍｅｄｅｓｉｇｎ. Ｔｈｒｏｕｇｈ ｔｈｅ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｍｅｎｔ ｏｆ ａ Ｃｈｉｎａ ｍｕｌｔｉ￣ｒｅｇｉｏｎａｌ Ｅｎｅｒｇｙ￣Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ￣Ｅｃｏｎｏｍｙ ＣＧＥ ｍｏｄｅｌ ＣＥ３ＭＳ ｗｈｉｃｈ ｉｓ ｃｏｍｂｉｎｅｄ ｗｉｔｈａｎ ｅｍｉｓｓｉｏｎ ｔｒａｄｉｎｇ ｍｏｄｕｌｅꎬ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｄｅｐｉｃｔｓ ｔｈｅ ｄｅｃｉｓｉｏｎ￣ｍａｋｉｎｇ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｒａｄｉｎｇ ｓｅｃｔｏｒｓ ｉｎ ｅａｃｈ ｒｅｇｉｏｎ ａｎｄ ａｎａｌｙｚｅｓ ｒｅｇｉｏｎａｌｍａｃｒｏ￣ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｅｆｆｅｃｔｓ ａｎｄ ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ ｉｍｐａｃｔｓ ｏｆ ｃａｒｂｏｎ ｍａｒｋｅｔ ｕｎｄｅｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ａｌｌｏｃａｔｉｏｎｓ. Ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｓｈｏｗｓ ｔｈａｔ ｉｎ ｔｈｅ ｅａｒｌｙ ｐｅｒｉｏｄ